LEGALブログ（リーガル社員のここだけの話）

イノベーション開発部の大島です。
朝夕はすっかり涼しくなり、秋の気配が濃くなる季節になりました。 先月の話になりますが、ふと自宅の庭に目をやると、9月だというのにアジサイがひとつ小さく咲いているのを見つけました。いわゆる「狂い咲き」です。 夏の猛暑のあとに急な寒暖差や長雨が続いたことで、植物が「梅雨が来た」と勘違いしたのが原因だそうですが、自然界のこうした「予定外のサイン」にはいつも驚かされます。

さて、こうした季節外れの予兆とまではいきませんが、私たちの身近なインターネットの世界でも、「ユーザーがまだ言葉にしていない変化や予兆」を敏感に察知する技術が日々進化しています。
例えば、ネット通販や動画共有サイトで、「ちょうど気になっていた商品」や「見たかった動画」が絶妙なタイミングで画面に表示された経験はありませんか？ これは一般に「レコメンド（おすすめ）機能」と呼ばれます。今回は、その裏側でどんな技術が動いているのか、そしてその技術が今、ネットショップの枠を超えてどのように進化しているのかを解説します。

【1】単なる「キーワードの一致」ではない？裏側で動く仕組み
ひと昔前のレコメンド機能は、「最新ゲームを買った人には、次回訪問時に類似の最新ゲームをおすすめする」といった単純な仕組みが主流でした。「最新」「ゲーム」といったタグやキーワードの一致によってアイテムを選んでいたためです。
しかし現代のシステムはよりスマートになり、主に2つの高度な計算が行われています。
（1）「足跡の順番（文脈）」までデータ化する
現代のシステムは、生成AIなどと同様に「次に選ばれる確率の高い情報」を予測する仕組みで作られています。 その際、単に「何を選んだか」だけでなく、「どんな順番でページを巡ったか」という時間の流れ（文脈）も捉えています。
例えば、以下の2パターンではユーザーの目的が大きく異なります。
　・ケースA：「スマホ本体」を見る ➔ 「保護フィルム」を見る
　・ケースB：「保護フィルム」を見る ➔ 「スマホ本体」を見る
ケースAは「本体の購入が決まり、アクセサリを探している」状態ですが、ケースBは「画面が割れてフィルムを探しに来たが、本体ごと買い替えるか迷っている」状態かもしれません。 AIはこうした行動の順番を数値データに変換し、ユーザーが今どんな状況にいるかを文脈から判断しています。
（2）「全体のトレンド」と「個人の好み」のバランスを調整する
システムは、全ユーザーの膨大な行動データ（集合知）を以下2つの視点で活用しています。
　・マクロ視点（トレンド）：「今、全体で急速に売れている話題の商品」を把握する
　・ミクロ視点（パーソナライズ）：「自分と行動傾向がよく似たユーザー群」の行動を分析する
この「全体トレンド」と「個人の好み」を絶妙なバランスで掛け合わせることで、「自分の好みに合っていて、かつ今話題になっているもの」をピンポイントで提案できるのです。

【2】「商品を売る」から「困りごとを解決する」へ
これまで進化を続けてきたレコメンド技術ですが、最近ではECサイトの販売促進だけでなく、業務用のクラウドサービスやWebアプリにおける「ユーザー支援（先回りサポート）」へと活用範囲が広がっています。
・操作で迷う前の「先回りヘルプ」
「設定画面A」の後に「設定画面B」へ進んだユーザーは、特定の項目で躓きやすい……といった行動パターンがあるとします。システムがこの順番を検知すると、ユーザーが困る手前のタイミングで「ここでお困りではありませんか？」とピンポイントな操作ガイドを表示します。
・業務を効率化する「機能の提案」
自分と似た使い方をしている他ユーザーのデータから、「まだ使われていない便利な機能」を通知し、業務の無駄を自動で削減します。

【おわりに】データ分析が目指す「デジタルなおもてなし」
今回ご紹介したレコメンドの仕組みは、AIの進化に伴い今後さらに多様な分野へ広がっていくと考えられます。 これらの技術の本質は、単なる自動化ではなく「ユーザーが次に何で迷うかを予測し、ストレスを解消すること」にあります。
弊社においても、提供するクラウドサービス等へこうしたレコメンド技術の導入を検討しています。 業務の手助けや適切な選択肢の提示など、まさに「デジタルなおもてなし」として皆様の体験価値を高められるよう今後に向けて準備を進めております。ぜひご期待ください。

こんにちは。イノベーション開発部の西山です。
朝晩涼しくなり、少しずつ秋の色も見えてくるころでしょうか。これから秋が深まっていくのが楽しみですね。

さて、１０月５日から、不動産登記規則の改正により、所有権の登記名義人について申し出る検索用情報に関して、以下のような変更がされました。
・新たに「国籍等」の申出が必要となりました（日本国籍か外国籍かを問いません）
・国外居住者も対象となります（これまでは国内居住者のみ）

近年、国の管理上、外国人による不動産保有の実態把握が必要とされております。
また、所有者不明土地の解消に向けて相続義務化等の様々な取り組みが行われておりますが、外国籍の方の相続では被相続人の本国法に従うため、まず国籍の確認が必要となります。
検索用情報の国籍等は登記簿には記載されませんが、国の情報確認や、法務局内部での審査等の際に役立てられるのでしょうね。
当初の検索用情報の用途である住基ネットの情報の照会（スマート変更登記）の観点だけであれば国外居住者は対象外でしたが、国籍確認という別の観点で利用するためには、居住地にかかわらず必要になる、ということになるのですね。

弊社“権”でも、検索用情報への「国籍等」追加等、今回の改正に対応しております。
詳細は“権”の新着情報をご確認ください。

その時々の情勢によって制度は変わっていきますので、今後も情報を確認して、適切な対応を行っていきたいと思います。

はじめまして。イノベーション開発部の阪中です。

先日、以前の自分が残したメモを読み返す機会がありました。そこに書かれていたのは、「確認済み」という短い言葉だけでした。
何を確認したのか、誰に確認したのか、その結果どうなったのか。書いたときには分かっていたはずですが、時間がたった私には、何も思い出せませんでした。「電話あり」「回答待ち」といったメモも同じです。相手や用件、何を待っているのかが残っておらず、関連するメールや資料を探し直すことになりました。
メモを書いた時点では、内容を忘れないための覚え書きという意識が強かったように思います。しかし、後から振り返ると、出来事があったことだけでは経緯を十分にたどれない場合があります。

そこで、過去のメモを見直しながら、残しておきたかった内容を「事実」「判断」「次の行動」に分けて考えてみました。

たとえば、「資料を確認済み」というメモからは、確認が終わったことしか分かりません。「○月○日、共有フォルダー内の○○資料を確認」と書いてあれば、いつ、何をしたのかを後から確かめやすくなります。
さらに、「記載内容に相違がなかった」「追加の確認が必要と判断した」など、その結果をどのように受け止めたかも残します。確認後の判断が分かれば、作業を完了した理由や、継続している理由を振り返る手掛かりになります。
判断のもとになった情報も、経緯をたどるうえで役立ちました。参照したファイル名やメールの送受信日、確認した相手などが分かれば、後から同じ情報へ戻れます。「確認済み」という結果だけでなく、何を根拠に判断したのかまで残すことで、当時の状況を思い出しやすくなりました。

もう一つ、私のメモから抜けやすかったのが、次の行動です。「回答待ち」とだけ書いてあっても、何についての連絡を待っているのか、いつまで待つのか、連絡がなかった場合に誰が対応するのかは分かりません。
「○○について回答待ち。○月○日までに回答がなければ○○から確認する」と書いてあれば、現在の状態と次の動きが一続きになります。後から読み返したときにも、どこまで進み、何が残っているのかを把握する材料になります。

こうして考えると、メモは必ずしも長い文章である必要はありません。誰が、いつ、何をしたのか。その結果をどう判断したのか。何を根拠にしたのか。そして、次に誰が何をするのか。これらが含まれていれば、短い文章でも経緯をたどりやすくなります。

一方で、内容を丁寧に書いても、付箋やメール、チャットなどに分散していると、必要なときに見つけられないことがあります。私自身も、メモを残した記憶はあるのに、どこへ書いたのか分からず探し回った経験があります。
それ以来、書き方だけでなく、記録を後から検索したり共有したりできる場所へまとめることも意識するようになりました。同じ業務に関する情報が一つの場所に集まっていれば、過去の記録を時系列で確認する際の手掛かりになります。

株式会社リーガルでは、“権”やリーガル・カルテ、成年後見システムなど、事件や相談、業務に関する情報を記録し、後から確認できる製品を提供しています。
製品に情報を保存することと、今回振り返ったメモの書き方は同じものではありません。それでも、ある時点の情報を残し、後から経緯を確認できる形にするという点には、通じる部分があるように感じます。

もちろん、何をどの程度記録するかは、業務の性質やそれぞれの運用によって異なります。「事実」「判断」「次の行動」という分け方も、私自身がメモを見直す中で得た一つの気づきです。
今回の経験を通じて、情報を残す仕組みには、内容を保存するだけでなく、必要になったときに経緯をたどれることも求められるのだと改めて感じました。こうした気づきを私自身の業務にも生かしながら、必要な情報を後から確認しやすい製品のあり方を、これからも考えていきたいと思います。

こんにちは。イノベーション開発部の荻原です。
最近、担当業務が大きく変わり、仕事内容も職場の雰囲気も一変しました。 最初のうちは文化の違いに戸惑い、「早く成果を出して馴染まなければ」と焦るあまり、良かれと思ってやったことが裏目に出て空回りすることが続き、「うまくいかないな」と一人で悩む日が多くありました。 ただありがたいことに、周囲の先輩方が優しく声をかけてくださり、少しずつ新しい環境にも慣れ、だんだん落ち着いて業務に向き合えるようになってきました。
そんな折、先日、大学時代の友人と話す機会があり、彼女からとても興味深いAIの活用法を教えてもらいました。 彼女はAIに「カウンセラー」としての明確なプロンプト（指示文）を与え、その日にあった出来事や悩みを相談して思考を整理しているそうなのです。 会社の上司から勧められて始めたとのことでしたが、実際にやってみると気持ちがとても落ち着くと話していました。
私も日頃から開発業務でAIに触れており、プライベートでも雑談相手として使うことはありました。ただ、「コードを書く」といった実務以外で、ここまで明確に役割を与えて本格的に思考を整理するツールとして使う発想はなかったため、彼女の話はとても新鮮でした。
彼女から教えてもらったプロンプトの概要は、以下のようなものでした。
（オリジナルの文章はかなり長いので、要点だけまとめています）
---
【あなたの「思考のクセ」を可視化するAIコーチ】
# 役割
あなたは、感情をデータとして扱い、前向きな行動変容を支援するAIコーチです。
相談者の心に寄り添いながらも、客観的で冷静な視点を提供する「対話相手」として振る舞ってください。

# 目的
私の悩みやモヤモヤ（対象テキスト）を読み解き、以下の3つのステップで分析・出力してください。

### 1. 思考の整理
今の状況を「客観的な事実」と「相談者の主観（解釈・感情）」に明確に分けて整理してください。
もしその思考のなかに、「過度の一般化」や「～すべきという思い込み」などの「認知の偏り」が見られる場合は指摘してください。

### 2. 今、本当に求めていること
表面的な悩みの裏側に隠れている、相談者の「真のニーズ（本当にやりたかったこと、大切にしたい価値観、肯定的な動機）」を言語化してください。

### 3. 明日のための「小さな一歩」
今の状況や気持ちを少しだけ楽にするために、明日からすぐに実践できる「5分で終わる具体的なスモールステップ（小さなアクション）」を一つだけ提案してください。

# トーン＆マナー
・専門用語は分かりやすく噛み砕くこと

# 対象テキスト
（ここに悩みを入力）
---

実際に教えてもらったプロンプトを使って、自分のモヤモヤをAIに客観的に分析してもらったところ、面白い発見がありました。AIは私に対し、「焦って空回りしているという『解釈』に捉われすぎている。周囲の指摘はあなたの仕事の熱意を認めた上でのアドバイス（事実）かもしれない」と、認知の偏りを冷静に指摘してくれたのです。
人間相手に悩み相談をした場合、どうしてもお互いの感情や関係性がノイズになってしまうことがあります。しかし、感情を持たないAIだからこそ、自分の悩みを純粋な「テキストデータ」としてフラットに扱い、客観的な鏡になってくれるのだと気づきました。
私たちが日々の開発業務でAIを活用する際、適切な「役割」や「制約条件」を与えることで出力の精度を劇的に上げる手法（プロンプトエンジニアリング）をよく使います。今回の試みは、まさに「システム開発における最適な出力を得るためのアプローチ」が、人間の思考整理やメンタルケアの領域でも全く同じように有効であることを証明する面白い体験でした。
単に「AIが優秀で驚いた」ということではなく、目的に応じた適切な枠組み（プロンプト）を設計すれば、AIは技術的な相棒だけでなく、人間の内省を支える強力なパートナーにもなり得るという可能性を肌で感じました。
今回の学びである「一歩引いて客観的な事実（データ）を見る視点」を、今度は新しい部署でのシステム開発や、ユーザーの潜在的なニーズを捉えるプロダクト作りにも活かしていきたいと思います。
今後ともどうぞよろしくお願いいたします。

こんにちは。イノベーション開発部の松澤です。
リーガルに入社して2年目になり、ようやく業務にも会社にも慣れてきました。
私が日々行っている業務一つに「製品出荷前の動作確認」があります。
法務省の仕様が変わったり、先生方からの要望にお応えするために機能を追加したりとタイミングで、書式の変更やプログラム改修を行いますが、それらの改修箇所がちゃんと仕様通りに変わっているか、動きがおかしくないかなどを見ていきます。
その過程で、「この書式はどういうタイミングで使うものなのだろうか」「この文言はどういう意図があって必要なのだろうか」と、気になると解決しないと気が済まない性格のおかげ（？）で、登記業務や司法書士業界についてのあれこれを調べる機会が増え、同時に登記申請の複雑さ・大変さが見えるようになってきました。
今回は、私なりに感じた「登記業務あるある」を、想像の範囲にはなりますが、4つ紹介してみようと思います。

その１、 申請書の書き方が複雑
申請書の記載事項は当然申請内容によって異なりますので、それらを正確に、漏れなく記載していかなければなりません。
「権利者」や「義務者」、「申請者」など…。人に関する事項だけでもかなりの混乱材料です。
他にも、住所は登記簿謄本通りに書かなければならないとか、各項目の並び順も気にしなければならないとか、気を配るべきところがたくさんありすぎて、申請書を一枚作成するのにもかなりの神経を使いそうです…。

その２、 登記簿や公図、戸籍謄本の確認に時間がかかる
不動産に関する申請の場合は登記簿や公図、相続などに関する申請の場合は戸籍謄本も確認し、場合によっては添付書類としなければなりません。
土地はよく分筆や合筆などが行われますし、戸籍謄本も遡りがとても大変ですよね。
古い謄本だとなおさらです。
それらを取り寄せたり、法務局に取りに行ったり…骨が折れそうな業務です。

その３、 補正になるのが怖い
登記申請の際に最も憂鬱になるのは、何と言っても補正の連絡が来たときではないでしょうか。
ようやく申請書作成や添付書類集めが終わり、あとは処理を待つだけ…と思いきや補正に。
しかも、補正理由がわからないパターンもあるとかないとか…。
考えるだけで恐ろしいです。

その４、 オンライン申請時のエラー
時代とともに様々なものがオンライン化されていっていますが、司法書士業界も例にもれず、様々な業務がオンライン化されていますね。
昔は紙で申請書を作成し、法務局に足を運んで申請していたものが、今やパソコン上で処理をする時代になっています。
便利になった反面、オンライン申請時のエラーは対処に困りますよね。
そんな時は使用している製品のサポートデスクに問い合わせてください。
一人で解決しようとあれこれ触っているうちに取り返しのつかないことになることもありますので…。

いかがだったでしょうか。
長年司法書士をされている先生方も、「そんな瞬間もあったなぁ」と懐かしく感じるところもあったのではないでしょうか。
私はまだ社会人になってそこまで日は経ってないですが、今後も初心を思い返しながら、働き続けられたらなと思っています。

「司法書士システム“権”」は司法書士の先生方がご苦労をされている、日々の複雑な登記業務を支える強い味方でありたいと思っています。
”権”だけでなく、“表”や“護”、Lawyer‘ｓ Desk、サインルームなど、法律を専門とする業務を行う方のための製品やサービスもたくさんあります。
私もまだまだ未熟なところがたくさんありますが、これからも利用される先生方の業務を支える製品・サービスを提供できるよう、品質向上に取り組んでいきたいと思います。

こんにちは。イノベーション開発部の山根です。
今回は私の趣味である囲碁についてお話ししたいと思います。
始めたきっかけは、高校時代に数学の先生から囲碁部に誘われたことでした。
その先生は囲碁部の顧問をしていて、お昼の清掃中に声をかけられたのを機に体験入部へ行き、そのまま入部することになりました。
部員は私含めて3名で、うち一人は幽霊部員で大会の時だけ参加するといった形で、部活動というより同好会といった雰囲気で細々とやっていました。
当時は囲碁AIである「AlphaGo」がトッププロに勝利したというニュースが起きた頃でしたが、私はあまりニュースを見ていなかったので囲碁AIの存在も知らず、主にリアルでの対局と本を読んで棋力向上に努めていました。
大学に入ってからはしばらく離れていましたが、ふとネット碁をしてみると意外に楽しくてまた打つようになりました。
主に「東洋囲碁」というサイトで対局していたのですが、このサイトは強豪である中国や韓国の人が多いこともあり手強い相手が多くすぐに伸び悩みました。そこで本格的に勉強を始めたのですが、このサイトには対局後にAIで評価することができる機能がありました。
初手から一手ずつリプレイして、AIの評価値が高い候補手を上位3つまで見ることができたり、形勢判断ができたりしたので、かなり勉強に役立ちました。
AIの候補手は納得できるものが多く、新しい気づきを与えてくれることもたくさんあります。
一方で、直観に反するような手も少なくありません。そのような手は、AIにとっては最善手であっても私には意図を十分に理解できず、実戦で再現することが難しいです。そのため、評価値の高さだけを基準にするのではなく、意味を理解して納得できたものを取り入れるようにしていました。
振り返ってみると、今ソフトウェア開発しているときも同じことをしているように思います。
AIが提案するコードは非常に参考になりますが、その内容を十分に理解しないまま採用すると、後から保守や改修が難しくなることがあります。これはAIに限った話ではなく、要求仕様など人間が発する提案についても同じで、たとえ内容が良くてもその意図や背景を理解せずそのまま受け入れてしまうと思わぬ問題につながるかもしれません。
そのため与えられた情報の背景まで理解した上で作業を進めることの大切さを改めて感じています。
これからもAIを活用しながらより良いサービスづくりに努めてまいります。今後ともリーガルをよろしくお願いいたします。

　こんにちは。イノベーション開発部の坂井です。皆様いかがお過ごしでしょうか。私は暑さが苦手で、少し過ごしづらい日々が続いています。
　最近は、改めて勉強に取り組んでいます。これまでも業務上必要な知識の多さには気づいていましたが、その量に圧倒され、なかなか着手できずにいました。現在は、技術書や教科書、資格関連の書籍を読みつつ、演習問題に取り組んだりコードを書いたりと、無理のない範囲で少しずつ進めています。電子書籍を利用することが多い一方で、紙の本も用途に応じて取り入れています。
　そこで今回は、私が最近使用している勉強・読書に役立つグッズをご紹介します。
　まず、本を開いた状態で保持するためのグッズです。ブッククリップは適度な重みがあり、ページを挟むことで本を開いたまま固定できます。また、文鎮タイプの製品はページの上に置いて使用し、本の開き方に沿った形状になっているため安定感があります。本が自然に閉じてしまうストレスが軽減され、作業に集中しやすくなります。学生時代は筆箱を代用していましたが、専用の製品の方が利便性・安定性ともに優れていると感じています。
　照明も読書環境において重要な要素です。適切な明るさを確保することで読みやすさが向上し、目の負担軽減にもつながります。私の場合、自宅の机のスペースが限られているため、モニターの上部に設置できる「モニターライト」を使っています。ただし、モニターの厚みや形状によっては設置が難しい場合があるため、事前に対応条件を確認する必要があります。実際に私が購入した照明は複数あるモニターのうち一部には適合しませんでした。
　卓上本立ても有用です。本を立てて配置することで常に視界に入り、手に取るきっかけが増えるため、「積読」の防止につながります。仕切りが可動式のタイプであれば、本の厚さに応じて柔軟に調整でき、スペースを無駄なく活用できます。
　以上、最近使用している勉強・読書に役立つグッズをご紹介しました。いずれも劇的な変化をもたらすものではありませんが、小さなストレスを減らし、継続しやすい環境を整えるという点で有効だと感じています。
そういう意味では、こういう思いをみなさまが日々お仕事の中で感じられるストレスや「ここもうちょっとこうなってほしいな」「こんなことはできないかな」など、お客様方にとっての生産性の向上につながる製品の開発にむけて努力をしていきたいと思いますし、今後も自分に合った研鑽の方法を模索しながら、より良い製品・サービスの提供に繋げていきたいと考えています。

こんにちは、イノベーション開発部の森です。

最近、ネット上の記事等を読んでいて、AIっぽい文章だなと感じることが増えました。そういう感覚を持っている人は、かなり多いのではないでしょうか。

ただ、それがどうAIっぽいのかを言葉にしようとすると、案外難しいですよね。どこか不自然というほどでもないですが、何が言いたいのかが薄かったり、どこを読んでも同じ調子に見えたりします。きれいにまとまっているのに、読み終えてみると、自分の中にあまり残るものがない。最近よく言われるAIらしさというのは、こういう感覚なのかもしれません。
その中で見つけたのが、Wikipediaの「Signs of AI writing」（https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing）というページでした。AI生成が疑われる文章に現れやすい特徴を整理したページで、読んでいくと、たしかに最近こういう文章をよく見るなと思う点がいくつも出てきます。

例えば、本当はそこまで大きな話ではないのに必要以上に重要そうに見せてしまう点や、もっともらしい言葉が並んでいるのに具体的な場面が浮かんでこないという点、全体としては整っているのに結局どこが核心なのか少しぼやけるといった点です。そういう傾向が、実例つきでかなり丁寧に整理されていました。
ただ、このページ自体も、これはあくまで傾向の整理であって、AI生成を断定する決め手ではないと書いています。つまり、この特徴があればAIだと見分けるための単純なリストではありません。ですが、普段うまく言葉にできなかった違和感を整理する材料としては、かなり読みごたえのあるページでした。

興味深いのは、ここで問題になっているのが、読みづらさではないということです。AIらしい文章は、むしろ読みやすいことが多い。流れは滑らかで、無難にまとまっていて、大きく破綻しているわけでもありません。ですが、その読みやすさがそのまま、ちゃんと伝わることにつながっているかというと、そうとは限りません。
重要そうな言葉が並んでいても、どこに力点があるのか見えにくい。全体が均等に整っている分、強弱がなく、書き手がどこにこだわっているのかも伝わってこない。読めるし意味も取れるのですが、どこか平らで、印象に残りにくいように感じます。そう考えると、AIっぽさの正体は、不自然だからというだけではなくて、読めるのに届きにくいという感覚に近いのかもしれません。
この話はAIの文章だけにとどまりません。人が書く文章でも、分かりやすく整えることに意識が向きすぎると、似たことは起こると思います。情報をきちんと並べたつもりでも、読み手にとっては、どれも同じ重みのまま流れていく文章になってしまうことがある。整えることと伝えることの間には、思ったより距離があるのだと思います。

Wikipediaのこのページは、AIを見抜くための一覧表というより、伝わる文章とは何かを逆から参照する資料として読んだほうが面白い気がします。よく目にする違和感の正体を整理してくれるだけではなくて、自分たちがどんな文章に薄さを感じるのかを考えるきっかけにもなるように思います。
弊社でも、画面上のテキストや案内の言葉など、言葉の置き方を考える場面はいろいろあります。ただ整っているだけではなく、読んだ人にきちんと届く言葉になっているか。この視点は、AIを使うかどうかにかかわらず、これからの情報発信や製品開発にも役立てていきたいと考えています。今後ともよろしくお願いいたします。

こんにちは、イノベーション開発部の浅海です。

昨年はAIエージェント元年といわれていて、生成AIだけでなくAIに作業を依頼する、相談する機会が爆発的に増えたと思います。皆さんの中にもここ数年で普段の業務や日常でもAIを利用する機会が増えた方もいらっしゃるのではないでしょうか。

少し前までは分からないことがあればWeb検索が中心で、その中からいくつかの頁を開き、答えにや答えに近いものを探す。これが情報収集の当たり前だったと思います。もちろん今でも検索は便利です。正確な情報を探したいときや公式サイトを確認する等欠かすことはできません。しかし最近は、検索に加えて「AIに相談する」という選択肢も身近になってきました。
大きな違いのひとつとしては情報の出し方があります。検索は答えが載っていそうなページを探すのが得意なのに対して、AIは質問に対して要点をまとめたり、意図をくみ取りながら言い換えたり、次に考えるべきこと等も含めて返してくれます。
例えば、言葉の意味を知りたいだけでなく、「初心者でも分かるように説明して」とか「この用途で使用する際のことを教えて」など曖昧な聞き方にも応じてくれます。この変化が情報収集のハードルを格段に下げたと言えるのではないでしょうか
なかなかほしい情報にたどり着けないとか、どんな言葉で調べればいいか分からないという時もAIであれば多少曖昧でも会話の中で整理してくれます。
上手く検索できる人だけが情報にたどり着ける時代から「まずは相談してみる」ことで前に進める時代になってきたのではないかと思います。
しかしご存じの通りAIは万能ではありません。場合によってAIは誤った情報をそれらしい説明で提示してくることもあります。その為、考えの整理、たたき台作成、全体像をつかむ使い方としては向いていますが、最終的な判断はやはり人間が行います。
そのためこれからは検索とAIを使い分ける時代とも言えるでしょう。

まずはAIに相談してから全体像をつかみ、必要なところは検索して確かめるといった流れがこれからの自然な情報収集になっていくように思います。
現在はいきなり「調べる」から「まずは相談する」という変化への入り口に立っているのかもしれません。
弊社でもこれからクラウドサービスやAIを取り入れ、皆様の業務を効率よく行える支援ができる製品開発をを行ってまいりますので、よろしくお願いいたします。

こんにちは、イノベーション開発部の大西です。

約５年前の2021年に、
スマートフォン等を活用して英会話を学習しているという記事
を投稿したのですが、その時にお話しした英語ラジオ番組のリスニングにつきましては、なんと今でも欠かさず継続中です。
しかし5年前と現在の英語学習方法とでは、若干変わった点もいくつかありまして、そのうちの一つが通勤中の時間の使い方です。

私は自宅から片道約30分の道のりを車で通勤しているのですが、先ほどの記事執筆時点では、英会話テキストの購入特典であるダウンロード音声を自分のスマートフォンに保存しておいて、これを車中でいつも再生して聴くようにしていました。

この英会話テキストの音声を聞き続けることについては、時折新刊を買ってレパートリーを増やしてはいたものの、同じ内容を何度も繰り返し聴くことが増えてきて、さすがにマンネリ感というか飽きてきた気持ちになっていました。
また車中に自分一人だけであれば、英会話のテキストを流し続けていても問題はないでしょうが、休日などに自分以外に子供を乗せている時には、さすがに英会話を聞かせ続けても楽しく思ってないだろうなという気がしていました。

そんな中で昨年あたりでしょうか、たまたまAmazon Musicアプリで聴いたお笑い芸人のポッドキャストが、とても面白くて気に入ったことがきっかけで、今では通勤時間に限らず運転時間中の9割以上は、いろいろなポッドキャストの番組を聴いているようになりました。その代わりに車の中で英会話を聴くことはほとんど無くなりましたが、NHK英語ラジオ番組のリスニングを継続しているので大丈夫なはずです（多分）。

車中でリラックスした時間を過ごしたいからでしょうか、現在私がよく聴いているポッドキャスト番組のジャンルは、やはりお笑いやバラエティーが主なのですが、最近はIT系、特にセキュリティ関係の番組を合間によく聴くようにしています。
こちらは日々の業務にも活用できそうな知識の収集を兼ねております。

私個人としては、やはりリーガルのソフトウェアをより良いものにしていくうえで、司法書士の業務や関連する法律の知識を深めていくことが重要だと、近年思いを新たにしているのですが、法律分野を扱うラジオやポッドキャストの番組はやはり数が少ないのでしょうか、良い番組がないか現在も調査中です。
その中で、
『あっ！司法書士に聞いてみよう！（宮城県司法書士会ラジオ番組） 』
という、宮城県司法書士会様が制作されているラジオ番組が、ポッドキャストでも配信されていることを先日知りまして、大変興味深く聴かせていただいております。
過去に放送された番組のバックナンバーも多数公開されておりまして、とてもありがたいことだと感じています。これからも楽しみに聞いていきたいと思います。

さて、近年ではYouTubeに代表される動画コンテンツの隆盛に押される形で、昔ながらのラジオや音楽ストリーミングといった、音声のみのコンテンツ配信を取り扱う業界については、あまり先行きが明るくないのではないかといった話も聞かれます。
その一方で、様々な番組がポッドキャスト専用のアプリだけではなく、Amazon MusicやSpotify等の様々な音楽プレーヤーアプリでも聴けるようになっているということは、やはり音声というメディアで表現されたコンテンツの需要自体は根強いものがあるようにも思われます。
今後この分野がどのように発展していくのか、私自身これからも様々なポッドキャストの番組を聴きながら、引き続き注視していきたいと思います。